R 在一个图形中组合两个数据帧

我先有两个数据帧 工人百分比

Country,Factory,worker_efficiency
USA,factory_A,90
Germany,factory_A,93
France,factory_A,90
USA,factory_B,80
Germany,factory_B,94
France,factory_B,91
USA,factory_C,78
Germany,factory_C,95
France,factory_C,92
USA,factory_D,90
Germany,factory_D,50
France,factory_D,36

和工厂的百分比

Country,Factory,factory_efficiency
USA,factory_A,95
Germany,factory_A,93
France,factory_A,90
USA,factory_B,96
Germany,factory_B,94
France,factory_B,91
USA,factory_C,97
Germany,factory_C,95
France,factory_C,92
USA,factory_D,90
Germany,factory_D,91
France,factory_D,93

我使用ggplot绘制条形图，这两种方法都使用此命令

factory_plot <- ggplot(percentage_of_factory,aes(Factory,factory_efficiency, fill=Country)) + 
  geom_bar(stat="identity", position=position_dodge()) +   geom_text(aes(label = round(factory_efficiency,1)) , position=position_dodge(width=0.9), vjust=-0.25, size = 3) + 
  labs(title = "Factory performance percentage", x = "Factory") 

worker_plot <- ggplot(percentage_of_worker,aes(Factory,worker_efficiency, fill=Country)) + 
  geom_bar(stat="identity", position=position_dodge()) +   geom_text(aes(label = round(worker_efficiency,1)) , position=position_dodge(width=0.9), vjust=-0.25, size = 3) + 
  labs(title = "worker performance percentage", x = "Factory")

---

factory\u plot为此，您需要组合两个数据帧：

df1=read.table(text="Country,Factory,worker_efficiency
USA,factory_A,90
Germany,factory_A,93
France,factory_A,90
USA,factory_B,80
Germany,factory_B,94
France,factory_B,91
USA,factory_C,78
Germany,factory_C,95
France,factory_C,92
USA,factory_D,90
Germany,factory_D,50
France,factory_D,36",sep=",",header=T)
df2=read.table(text="Country,Factory,factory_efficiency
USA,factory_A,95
Germany,factory_A,93
France,factory_A,90
USA,factory_B,96
Germany,factory_B,94
France,factory_B,91
USA,factory_C,97
Germany,factory_C,95
France,factory_C,92
USA,factory_D,90
Germany,factory_D,91
France,factory_D,93",sep=",",header=T)

因为我们想跟踪哪个是工人/工厂的，所以我在两个df中添加了一个额外的列
type
：

df1$type<-"worker"
df2$type<-"factory"

在分组中使用
ggplot2
和
interaction（）
绘制直方图

ggplot（dftot）+几何图形条（aes（x=工厂，y=效率，组=交互（类型，国家），填充=国家，alpha=类型），position=“dodge”，color=“grey”，stat=“identity”）+scale\u alpha\u离散（范围=c（0.5，1））

根据Axeman的建议，我添加了
alpha
以区分工人和工厂，并添加了
刻度\u alpha\u离散（范围=c（0.5，1））
，允许手动设置alpha。

coulour=“grey”
是可选的，它添加了一个轮廓

注意：在
interaction（）
中因素的顺序很重要，如果您进行交互（国家、类型），工厂将有3个条形，工人将有3个条形。
使用@Haboryme的数据准备（谢谢！）：


或：


或：

单从你的图中还不清楚为什么会有两个条形。也许你可以将
alpha
映射到
type
，或者使用facet来清理问题。我想我可以添加它来设置相应的alpha，但它将它们都设置为1。更改图例时，我一定忘了什么。很抱歉，这是
+scale\u alpha\u离散（范围=c（0.5，1））
。我的缺点。使用@Axeman建议的“alpha”可以使差异更清晰，但我们能使差异更清晰的程度有多低？谢谢@Axeman
+scale\u alpha\u discrete（range=c（0.5，1））
这是一个更好的解决方案，但我想要的是比较每个工厂和工人的表现，这样我就可以直接看到他们之间的差异；你的解决方案从不同的角度对光线进行阴影处理非常好
df1$type<-"worker"
df2$type<-"factory"

colnames(df1)[3]<-"efficiency"
colnames(df2)[3]<-"efficiency"

dftot=rbind(df1,df2)

ggplot(dftot, aes(x = type, y = efficiency, group = Country, fill = Country))+
  geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") + 
  facet_grid(~Factory) +
  theme(axis.title.x = element_blank())

ggplot(dftot, aes(x = Factory, y = efficiency, fill = type))+
    geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") + 
    facet_grid(~Country) +
    theme(axis.title.x = element_blank())

ggplot(dftot, aes(x = Country, y = efficiency, fill = type))+
    geom_bar(position = "dodge", stat = "identity") + 
    facet_grid(~Factory) +
    theme(axis.title.x = element_blank())